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我有一个datetime UTC date列有人能帮我把它转换成datetime64吗，例如：
2020-01-01
浏览 18提问于2020-05-29得票数 0
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像这样，但我错了：所以我不能在点击室中减去DateTime64。
浏览 10修改于2022-06-30得票数 1
我认为使用datetime64将输入的日期转换为numpy.datetime64可以解决这个问题，但datetime64[ns, UTC]似乎是另一种格式。这就是我尝试过的，我得到了上面的错误：dtype=datetime64[ns, UTC]和datetime64之间的无效比较。如何将dtype转换为datetime64[ns UTC]或相反的方式？datetime对象datetime64[ns UTC]的单位也是如此。
浏览 9修改于2022-02-09得票数 0
如何从numpy datetime64中子类化？new__(self, 2012, 1, 1)
<class '__main__.SubFromDateTime'>from numpy import datetime64
浏览 2提问于2014-11-25得票数 3
Pandas/Numpy datetime64和datetime64ns有什么区别？另外，如何选择带有dtype datetime64ns的Pandas datetime64ns列？我尝试了以下几点： if (df[col].dtype == np.datetime64[ns]): #If column has dtype datetime64我也试过： if (df[col].dtype == 'datetime64</
浏览 0提问于2017-12-06得票数 2
如果我有这样的数据，'Date4‘列中缺少的值，它是datetime64ns的dtype。我已经搜索了几个网站上的解决方案，但还没有得到正确的答案。0 1 Per1 2015-05-25 2016-03-20 2016-03-22 2017-01-01
1 2 Per2 2015-06-26 2016-05-22 2016-06-22
浏览 3修改于2020-07-29得票数 1
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当我试图将数据导入到熊猫中时，dtype被设置为object，尽管我希望datetime64使用.dt访问器。2018-03-20 09:25:27+00:00Name: dates, dtype: object
如何将其转换为dtype datetime64
浏览 0提问于2018-03-20得票数 0
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我有一台datetime64，我想知道现在是星期几。
与python datetime不同，datetime64似乎没有.weekday()函数。
浏览 0修改于2018-09-19得票数 9
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, '01', '03'], ['2000', '01', '04'], ['2000', '01', '05']]
dates_arr = np.array(dates_arr) 正在尝试将其转换为datetime64dates = dates_arr.astype("datetime64[D]") dates = np.full([len(dates_arr),3], date
浏览 13修改于2020-09-17得票数 0
在2011-01-01之后，我尝试使用索引来选择数据中的行。我使用了下面的代码来返回部分数据，即在2011-01-01之后我没搞错。然而，我只看到2016年的日期当我手动打开文件时，我可以看到从2011年开始有很多条目。谢谢!
浏览 5修改于2016-09-29得票数 0
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我怎么能得到一个团体的平均日期？import numpy as np 'VAL' : pd.date_range(start='4/1/2012', periods=10)})
foo 2012-04-01 00:00:00 bar 2012-04-04 00:
浏览 2提问于2014-06-20得票数 2
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import numpy as nptimport numpy as npt[0] = np.datetime64('2014-12-12 20
浏览 2修改于2018-07-09得票数 14
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* lat (lat) float64 20.0 20.25 20.5 20.75 21.0 ... 89.25 89.5 89.75 90.0
* time (time) datetime64
浏览 7修改于2022-05-17得票数 0
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然而，它似乎支持datetime64，但不支持datetime64 (我通过艰苦的方式了解到这一点:它有文档吗？)。numpy as npimport datetime
dates_
浏览 11提问于2015-08-10得票数 33
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df['date'].astype('int64').median().astype('datetime64[ns]')
浏览 4提问于2017-05-10得票数 12
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我有一个包含两个数组的python zip其中array1的类型为numpy.datetime64[]，array2为温度这就是我所拥有的：stop = np.datetime64('2016-06-19T15:00')
index, temp = sensor_cal.get_arrays('Pa
浏览 0提问于2016-06-22得票数 2
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转换大型datetime64[D] Series (即DataFrame列的900 k行)花费的时间太长。我怎样才能加快速度？2021-10-01']*900000, columns=['date']) # 0.025286900 seconds
df = df.assign(date=df['date'].astype('datetime64
浏览 3修改于2022-03-16得票数 0
current += delta
def myfunc(dts):
res = myfunc(pandas_df.index.values.astype('datetime64numba.core.errors.TypingError
浏览 4提问于2021-05-28得票数 3
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